Уволилась, устроилась, уволилась
Источник: «Жиза ИТ руководителя»
Источник: «Жиза ИТ руководителя»
Сразу спойлер: нет, скорее всего, денег вы на этом не заработаете.
Более того - на первых этапах есть хороший шанс их потерять. Я свои тоже терял 😄
Но если смотреть на алгоритмическую торговлю не как на способ быстро разбогатеть, а как на огромный технический полигон, то это одна из самых интересных областей, в которую можно зайти (мое личное мнение)
Здесь есть :
🤖 программирование торговых ботов
📡 WebSocket и работа с потоками данных
⚡ оптимизация задержек
📊 анализ больших объёмов данных
🏦 API бирж и торговые движки
🧠 разработка и тестирование стратегий, LLM, AI и все дела)
💰 и немного боли, когда твой прекрасный алгоритм только что потерял деньги
Путь конечно начинается с выбора площадки, где вы будете всем этим заниматься
Можно конечно сегодня спросить GPT и получить классный совет, но работать он не будет и вот почему:
Сегодня индустрия хорошо покрыта маркетингом и все рейтинги в т.ч. на которые опираются LLM уже пере-обучены.
Метрик на самом деле много, но чтобы не перегружать статью, я решил сосредоточиться на двух, которые считаю наиболее показательными для алгоритмической торговли:
⚡ скорость - насколько быстро бот получает данные и может отправить заявку;
💧 реальное исполнение - насколько то, что мы видим в стакане, соответствует тому, что действительно можно купить или продать.
Если по скорости мои выводы в целом совпали с общедоступными рейтингами, то по реальному исполнению часть бирж из топа отвалились.
Если совсем упростить, то главный фильтр очень простой:
Биржа действительно исполняет заявку по той цене и на тот объём, который вы поставили?
И вот здесь начинается самое интересное.
Ничего рекламировать не хочу - если интересно, выводы и технические детали оставил на техпортале и в Telegram:
👉 https://t.me/bylabdata
Я программист. Сделал проект про поиск работы, называется Хабстр. Не продаю подписку в комментах и не зову регистрироваться. Специально пока тестирую саму идею и убрал кнопки входа и регистрации, чтобы можно было просто узнать мнение людей, а не загонять в воронку. (К слову вся внутрянка готова) Выложил потому что год варился в этой каше и сам уже не вижу где у идеи дыры. Хочу чтобы накидали что не так. В логике, в продукте, в тоне, в том кому это вообще надо. Если скажете выбрасывай, тоже ок. Лучше сейчас чем через год.
Коротко как я до этого докатился.
Год назад казалось откроешь доску объявлений и все само. Опыт больше десяти лет, куча сделанного, привычка решать задачи. Кризис уже прошёлся по всем. У клиентов нет денег, у команд меньше найма, сверху ещё ИИ дышит в спину, теперь куда не плюнь одни программисты. Но верилось что сильный профиль на доске закроет вопрос за пару недель.
Не закрыл.
Сидишь, отбираешь вакансии. В описаниях то супергерой на все руки, то котопес. Список задач на двоих, требования размытые, обещания красивые. Откликаешься. Тишина. Или отказ. Классика: в тегах можно удалённо, а в переписке удалёнку не рассматриваем. Фильтр врал, время сожжено, телефон молчит. Единственный живой контакт это бот в чате вакансии на готовых фразах. В банках такие скрипты хотя бы доводят до человека. На доске нет.
Надоело.
Решил раз шансов дают числом откликов, буду откликаться больше. Тем более кнопка откликнуться висит так удачно прямо в ленте, вакансию можно не читать. Так и получается поток. Все жмут на всё подряд и ждут ответа из пустоты. Я так понимаю большинство именно так и делают, просто тыкают откликнуться.
Я пошёл дальше и написал программу которая сама управляет браузером и жмёт эту кнопку за меня. Но мой ИИ хотя бы заходил в вакансии, анализировал текст и фильтровал по ключевикам. Не слепой клик по всему подряд.
Чат наполнился вопросами чат-ботов. Не пройдёшь скрипт, до человека похоже и не дойдёт. Написал вторую программу уже чтобы отвечать. Сидел и смотрел как мой робот переписывается с роботом работодателя.
И поймал мысль: ну всё, докатились.
Шума стало больше. Живого разговора ноль. Тогда дошло что дело не в скорости кнопки. С приходом ИИ такую связку скоро соберёт даже человек который просто ищет смену у дома. Робот против робота станет нормой а не исключением. Значит гонка кликов это тупик.
Если обе стороны тонут в потоке, а ИИ на доске только охраняет воронку от людей, нужна другая схема. Не ещё одна лента объявлений. Не гонка автооткликов.
На доске и резюме часто пишут кое-как, шаблон ради шаблона. Вакансии тоже. Обещания в тегах, условия вскользь, правда всплывает уже в переписке. Отсюда несовпадение ещё до первого звонка. После череды отказов люди перестают читать вакансии вообще и от безнадёги жмут на всё подряд. Шум только растёт.
Из этой злости и вырос Хабстр. Идея грубо как тиндер для работы. Не сидишь на доске и не кликаешь по ленте. Рассказываешь ИИ кто ты, какой график и сколько готов ехать, она сама подбирает. Смотришь предложения: согласен, отказ или уточнить. Контакт компании только когда оба сказали да. Не подошло, разошлись без звонков в пустоту. Сейчас это ранний продукт, один в разработке, дырок куча. Не рассказываю тут как пользоваться и не размазываю фичи. Это уже будет продажа, а мне нужно другое.
Мне нужно чтобы вы сказали где я туплю. Накидайте в комментах жёстко: это уже есть, массовый найм так не работает, соискателю это не надо, HR не купит, название мимо, что угодно. Все вокруг и так внедряют ИИ, я просто решил попробовать направить его в нужное русло, а не в ещё одного бота который охраняет воронку. Может зря. Вот и спрашиваю.
Если у вас своя история с досками, ботами и тишиной, тоже пишите. Не ради лайков, а чтобы я услышал что чинить. Чужие истории мне сейчас полезнее собственного питча.
Сайт если просто любопытно глянуть: habstr.com
Почта если лень публично: support@habstr.com
Ещё раз. Не продаю. Хочу понять есть ли в этом смысл, или я просто красиво описал свой год в аду откликов и сделал из этого лишний продукт.
Минусы за рекламу приму, но прокляну 😈
Статья написана на основе интервью с Жулдыз Кожахановой, основательницей компании Galamilk.
Я врач-педиатр и шестнадцать лет проработала в крупных международных фармкомпаниях. Последним местом была немецкая Bionorica, которая делает лекарства из растений, и её история меня во многом вдохновила: владелец вырастил из одной аптеки международную корпорацию с оборотом в несколько сотен миллионов евро. Я вникала в эти процессы, и мне всё сильнее хотелось собственного дела. За годы в фарме я к тому же убедилась, что многие болезни, от которых мы продаём лекарства, можно предотвратить обычным органическим питанием. Мне было важно, чтобы это было казахстанское производство, чтобы продукт приносил людям пользу и чтобы им же я могла кормить свою семью.
В 2019 году мы с мужем, он в прошлом тоже врач, кардиохирург, решили освоить наш участок в 10 гектаров в посёлке Жандосов под Каскеленом. Сначала думали держать буйволов и делать моцареллу буффало для ресторанов. Но вокруг фермы начали расти жилые дома, а крупный рогатый скот сильно пахнет, поэтому от идеи пришлось отказаться. Тогда мы решили проверить обе идеи сразу и на одной части земли поставили загон и купили десять коз, а на другой высадили около двадцати тысяч кустов ягод и плодовых деревьев. Выстрелили оба направления, но сезон сбора ягод совпадает с сезоном дойки, а спелую малину и смородину надо сбывать в тот же день. Разорваться было невозможно, поэтому сад мы в итоге сдали в аренду.
Когда покупали участок, смотрели на газ, электричество и близость к трассе. Что для сельского хозяйства важно совсем другое, выяснилось позже
Почти все козьи хозяйства сразу берут большое стадо и потом ищут, кому продать молоко. Мы взяли десять коз, и это было осознанное решение, а не нехватка денег. Спроса на козье молоко тогда почти не было, рынок в Казахстане до сих пор толком не сформирован, а перед стартом мы ещё и изучили неудачные кейсы крупных хозяйств, закрывшихся из-за отсутствия сбыта. Фермеры, которые пробовали держать коз, жаловались, что произвести молоко несложно, а вот продать почти невозможно и приходится отдавать за бесценок. Поэтому мы сразу понимали, что нам предстоит не столько продавать, сколько растить сам рынок и создавать спрос, поднимаясь органически вместе с ним. Первых зааненских коз купили у фермеров в Астане и Шымкенте, куда их завезли из Голландии, а потом докупали в своей округе по 300 тысяч тенге. Возить самим из-за рубежа дорого: за раз нужно минимум двести коз, каждая с паспортом около тысячи евро. Сейчас мы уже никого не покупаем, а разводим стадо сами.
Название мы выбирали со смыслом торжества и праздника, а через год с удивлением узнали, что по-гречески Gala значит «молоко» и что в мифологии именно коза вскормила Зевса и сделала его самым сильным на Олимпе. Будто само сложилось. Запуск пришёлся на разгар карантина, и пока действовали ограничения, развозить продукцию по точкам мне приходилось самой, потому что подводить клиентов не хотела. Первое молоко раздавала родственникам и знакомым врачам, многие из которых были непривычны к вкусу и относились скептически. Если бы я заранее знала, насколько будет тяжело, наверное, не решилась бы. Периодически хотелось написать заявление и бросить его на стол руководству, а потом я вспоминала, что руководство — это я.
На больших молочных предприятиях животным дают гормоны, чтобы поднять удои и растянуть лактацию, а сезонный провал закрывают сухим молоком, которое можно достать в любой момент. Мы так не делаем: доим коз семь-восемь месяцев в году и гормоны не используем, и это и есть гуманное фермерство.
Качество зависит только от того, как мы содержим и кормим коз. А они животные нежные и капризные: скорее будут голодать, чем станут есть то, что им не нравится. В первый год мы пускали их свободно гулять по полям, они начали болеть от контакта с чужими стадами, а из-за неконтролируемого корма молоко иногда горчило. Теперь козы по возрасту разведены по отдельным загонам, рацион у всех выверен, и молоко круглый год одинаково качественное.
Специфический вкус, из-за которого многие боятся козьего молока, у нас почти не встречается, и дело тут не в породе. Неприятный привкус даёт больная коза, например когда животное обсеменено глистами, а ещё влияют место и условия содержания. Но некоторые козы рождаются с сильным запахом, и их молоко специфично изначально. Чтобы таких выявить, после каждого окота мы проводим долгую дегустацию: пробуем молоко каждой козы по отдельности, «пахучих» помечаем, и их молоко идёт только на выпойку козлятам. В остальном козье молоко просто имеет свой характер, как кобылье или верблюжье, и это дело привычки. Я уже сколько лет не пью коровье, оно кажется мне странным даже в кофе. При этом козье молоко реально нужно людям с аллергией на коровий белок, особенно детям, потому что его белок легко усваивается и важен для роста.
Козликов у нас рождается больше половины, и мы их раздаём. Мясом заниматься не хотим из принципов гуманизма: козлёнка пришлось бы растить, чтобы потом зарезать. Содержать их вдобавок дорого, до трёх месяцев они пьют молоко, а в возрасте двух-четырёх месяцев ещё и болеют. Это молоко выгоднее продать. Пока козлёнок вырастет на мясо, он съест собственную себестоимость, так что мы это направление даже не считали.
Каждый козлёнок выпивает молока минимум на 3 тысячи тенге в день. Сюда же уходит молоко «пахучих» коз — эти потребители к вкусу не придираются
Зимой спрос на молочку растёт, потому что летом люди переходят на фрукты и овощи, а к холодам снова тянутся к молочному. Само же молоко ведёт себя наоборот, летом коза даёт его много, а зимой мало, это природный цикл. Получается, что спрос растёт ровно тогда, когда молока у нас меньше всего, а закрыть провал сухим молоком мы не можем, это не в наших принципах.
В начале был период, когда зимой приходилось попросту закрываться: козы уходили в декрет, в декабре их переставали доить, и до середины марта молока не было совсем. Первые два года цех зимой почти простаивал.
Потом мы смекнули, что часть коз надо покрывать весной, чтобы они рожали осенью и молоко было даже в холода. А чтобы цех не простаивал, запустили веган-линейку из кокосовых йогуртов и кокосового мороженого. Кокосовое молоко для них мы делаем сами из мякоти, а не берём готовое: в покупном всегда есть эмульгаторы, иначе растительное молоко расслаивается, а для нас это лишняя химия. Проще было приготовить молоко с нуля из мякоти и обойтись без добавок вовсе. А из жмыха, который остаётся после отжима, стали печь печенье.
Выдержанные сыры мы пока не делаем, только молодой: для вызревания нужен отдельный цех с другой микробиологией, а в одном помещении с остальным производством она войдёт в конфликт.
Своего молока нам тоже уже не хватает, поэтому часть мы докупаем у соседних ферм. Одно время таких ферм было пять-шесть, но все мелкие, а каждую партию нужно каждый день прогонять через лабораторию и приёмку. Мы убрали маленькие и оставили одну крупную, но и её молока нам не хватает, поэтому сейчас ищем вторую. Каждую ферму мы сначала проверяем, а потом заключаем договор, по которому они содержат коз и производят молоко по нашим стандартам. В перспективе хотим стать хабом по переработке: местным фермерам это даст гарантированный сбыт, а нас обеспечит качественным молоком.
Мы намеренно держим коз меньше, чем могли бы, и вместо роста поголовья занялись селекцией. Первые годы мы, наоборот, наращивали стадо и в прошлом году упёрлись в потолок: в наш загон помещается 250 коз. Тогда мы распродали около сотни и оставили 150. И эти 150 дают столько же молока, сколько раньше давали 250.
Раньше мы работали на количество, теперь на качество: вместо того чтобы кормить лишних, отобрали лучших коз, которые дают больше молока и лучшего качества. Дойных сейчас примерно половина стада, в среднем по три литра, а вторую половину мы специально сдвинули на зимнюю дойку, чтобы молоко было и зимой. Молодая коза выходит в плюс только на второй окот. Полтора года мы её растим и покрываем, к двум она рожает, а годам к трём начинает приносить, а не есть наш хлеб. После третьего-четвёртого окота удой у хорошей козы доходит до шести литров в день.
Расти вширь нам всё равно скоро будет некуда. Нынешняя территория позволяет держать максимум 700 голов, а дальше нужен переезд, потому что в самом посёлке масштабироваться негде. Для настоящей фермы нужна площадь больше 300 гектаров вдали от жилья, чтобы пасти коз и выращивать корма.
Вокруг фермы начали расти жилые дома. Из-за них мы в своё время отказались от буйволов, крупный рогатый скот сильно пахнет
Мы стартовали в 2019 году, в 2022-м оборот впервые перевалил за 100 миллионов тенге, в прошлом году был 390 миллионов, в этом идём под 400. Чистыми остаётся порядка 60 миллионов. Всё остальное уходит в расходы, и туда же входит реинвестиция: каждый год мы что-то обновляем и достраиваем, по кассе это расход, но по сути капитализация бизнеса. Всего за первые годы мы вложили около миллиона долларов, перерабатываем сейчас до 10 тысяч литров молока в месяц, а сырьё и материалы у нас больше чем на 90% казахстанские.
Самая затратная статья — оплата труда, она забирает от четверти до трети выручки. У нас около 30 человек, и мы третий год не поднимаем отпускную цену, а зарплаты и штат при этом растут. Заметно берёт и логистика, до десятой части выручки. Коммуналка выходит около 5%, а налоги по нашему режиму совсем небольшие. Содержание одной козы обходится примерно в 150 тысяч тенге в год, а четыре года назад было 120 тысяч, и эта цифра скачет вслед за ценами на корма. Сильнее всего тут играет погода: в засушливый год клевер мы брали по 3 тысячи, а в этом, когда дождей много и он хорошо растёт, покупаем по 1300.
Цену мы при этом принципиально не роняем. На рынок вышли другие игроки, которые нас копируют и демпингуют, сбивая цену, но, думаю, это ненадолго: тот, кто вышел в Алматы, уже поднял цену обратно, потому что долго демпинговать невозможно. Если снижать цену, начнёт страдать качество и не останется денег на развитие и реинвестиции, а без этого всё быстро закончится.
Себестоимость мы считаем по каждому продукту отдельно, и разброс большой. Само молоко посчитать несложно, хоть и не за один день: все годовые расходы на содержание коз мы делим на общий годовой удой. Молоко с упаковкой и этикеткой выходит в 30–40% от цены, творог дорогой, у него себестоимость доходит до 50–70%, а есть и хорошие маржинальные позиции, где сам продукт стоит около 30%. Некоторые дорогие продукты мы держим просто ради полной ассортиментной матрицы.
Когда у тебя молоко, кисломолочка, творог, мороженое, веган-линейка и снеки, и у каждого своя себестоимость от 30 до 70%, вслепую этим управлять нельзя: ошибёшься с ценой на новинку и будешь месяцами продавать себе в убыток, даже не заметив.
Всю калькуляцию мы ведём в МоемСкладе. На каждый продукт заводим техкарту, и по ней сразу видно, во сколько он реально обходится и от какой цифры отталкиваться в рознице. Каждый день я туда заглядываю: сколько заказов, сколько продаж, что и из чего произвели за смену, вся расходная часть тоже садится туда. Отдельно смотрю отчёт по деньгам и прибыли, он разносит результат по каждой позиции отдельно. Поэтому новый продукт мы запускаем с понятной экономикой, а не на глаз, и видим, какая позиция нас кормит, а какая стоит на полке ради ассортимента. По марже линейку у нас тянут йогурты, наши хедлайнеры, а сейчас в такие же хедлайнеры мы выводим мороженое: оно высокомаржинальное и хранится полгода против 14 дней у свежей молочки, поэтому его доля в портфеле растёт.
Мы не пробивались в сети, магазины пришли к нам сами. Маленькому производителю попасть в крупную розницу почти нереально, а за нашим продуктом покупатель приходил специально, и он сам приводил магазину поток людей.
Начинали мы с заказов через инстаграм*, там же нашли первых клиентов и напрямую общались с покупателем. Своей логистики тогда не было, поэтому человек заказывал в соцсети, а забирал товар в условленной точке. Потом нами заинтересовались и магазины. Обычно производитель сам обивает пороги сетей и надеется на их поток покупателей. У нас люди шли в магазин конкретно за нашим брендом, и покупателей туда приводили мы. Онлайн-магазины видели это по своей аналитике: один из первых партнёров, «Арбуз», прямо говорил, что за нашим продуктом приходят отдельно. Уже через месяц после запуска мы оказались на полках «Столичного» и Esentai Mall: в «Столичный» я просто пришла с продуктом, и его сразу взяли, Esentai предложили сотрудничество сами, увидев нас в соцсетях, а из Magnum, куда попасть особенно сложно, позвонили и предложили поддержку. В самом Алматы у нас до полусотни точек в зависимости от сезона, а продукты, что выдерживают перевозку, поехали в Астану, Павлодар и Караганду, и сейчас мы представлены в семи городах страны.
По той же причине мы отказываемся отдавать продукт под чужую этикетку. Собственную торговую марку нам предлагали много раз, но соглашались мы только на коллаборации вроде Arbuz Select, а не на полностью безымянный продукт. С тем же ВкусВиллом мы работали, но и там наш козий йогурт стоял под нашей маркой, а не под их. Когда партнёр хочет продавать наш продукт под своей маркой, без нашей, я объясняю: сделать можем, но покупательского потока это не даст, ведь люди идут за нашим брендом, а не за пустой упаковкой.
Со сбытом помог и удачный выбор упаковки. Нам советовали сделать её белой, как у большинства молочников, чтобы при случае легко было что-то скрыть. Но я была уверена в продукте и выбрала прозрачную тару, чтобы показать, что прятать нам нечего. Рекламы мы почти не давали. Блогеры сами приезжали на ферму и бесплатно про нас рассказывали, в точках мы постоянно проводим дегустации, в соцсетях делимся рецептами и показываем, как живут козы и делается продукция. Идём в основном через рекомендации нутрициологов и врачей, которые делают ставку на питание и профилактику: когда продукт советует специалист, человек не спорит. Цена поначалу отпугивает, поэтому в точках стоят промоутеры и работает говорящая витрина. Как только покупатель понимает ценность, вопрос цены снимается, а наши потребители очень лояльны.
Самый верный способ донести до покупателей ценность это дать попробовать продукт, поэтому мы проводим дегустации
Со временем мы поменяли и сам месседж. Раньше говорили, что это вкус здоровья и долголетия, но тема козьего молока людей немного утомила, теперь их больше волнует энергия, красота и хорошее самочувствие. Поэтому мы говорим, что делаем настоящую еду: молоко плюс закваска, настоящие ягоды вместо ароматизаторов и ничего лишнего. Я как-то искала на полках йогурт с настоящими ягодами и почти не нашла, а в том, что попался, подсластитель — обычный сахар, который гонит инсулин. Мы не добавляем ничего, что могло бы навредить здоровью, и каждый наш продукт имеет свой сертификат ЕАС.
Мы запускаем сырки в глазури, под них строим отдельный цех, а вместе с институтом переработки и пищевой промышленности разрабатываем йогурт с витаминизированными капсулами и настоящими ягодами из своего сада. Такого продукта пока нет нигде в мире, поэтому мы подали на патент. Про экспорт нас тоже спрашивают часто: интерес есть из ОАЭ, Китая и Сингапура, там ценят натуральное и готовы платить больше. Но дистрибьюторы просят срок годности хотя бы две-три недели с учётом доставки, а у нашего свежего молока он семь дней, у кисломолочки до 14. Жертвовать полезностью ради асептики мы не хотим, поэтому, чтобы всё-таки выйти за рубеж, запускаем органическую косметику на основе козьего молока: у неё нет проблемы со сроком годности. А форсировать экспорт самого молока мы пока не спешим: внутренний рынок ещё далеко не построен, здесь огромный потенциал, и мы растём вместе с ним.
Мы ведем блог для малого бизнеса. Рассказываем новости для предпринимателей, ошибки и лайфхаки в учете, инструменты продвижения, обновления сервиса МойСклад.
*Instagram принадлежит компании Meta, признанной в России экстремистской организацией и запрещённой на территории РФ.
Новейшая разработка отечественных инженеров
На прошлой неделе у нас вышла колонка Антона Афанасьева, директора по маркетингу интегрированной лояльности Х5. В ней Антон описывает механизм, который может создать новый крупный рынок в эпоху ИИ, — переход к оплате за доказанный результат вместо процесса и инструментов
В продолжение темы Евгений Мошков, основатель и CTO «Зенера Лаб», представил свой взгляд на то, как вайбкодеры взаимодействуют с бизнесом и почему войти в операционный контур компании гораздо сложнее, чем кажется.
С диагнозом спорить нечего. BCG действительно насчитал 60% компаний без материальной отдачи от вложений в ИИ. PwC зафиксировал, что 74% выгод достается 20% компаний. Оплата за результат действительно приходит в корпоративный софт: Intercom берет 0,99 доллара за тикет, закрытый без оператора, Zendesk — полтора. Все так.
Спорить хочется с выводом.
Из того, что бизнес хочет платить за результат, а вайбкодеров стало много, не следует, что между ними возникнет рынок. Между ними должна встать конструкция, в которой кто-то оплачивает время до момента, когда результат станет виден. В колонке этот вопрос не поставлен. А он единственный, от которого зависит, появится платформа или нет.
Я пишу это не из кресла наблюдателя. Пятнадцать лет я занимался продуктовой разработкой, корпоративной архитектурой и инженерным менеджментом в банках, ретейле, телекоме, ИТ-компаниях. Последний год в одиночку, с ИИ вместо команды, строил собственную платформу: прием платежей через эквайринг, идентификация получателей, выдача электронных сертификатов через агрегатор, функция налогового агента по НДФЛ, отчетность. Все это в проде (от англ. production — «производство» — рабочая версия сайта или приложения. — Прим. ред.), с живыми деньгами.
То, что я вынес из этого года, расходится с тезисом колонки в нескольких местах.
Чтобы утверждать, что конверсия выросла на три пункта, а не колебнулась, нужна статистическая значимость. Это контрольная группа и накопление наблюдений: это занимает недели, чаще квартал. Все это время исполнитель работает бесплатно.
Значит, участвовать в такой модели может только тот, у кого есть подушка на несколько месяцев вперед. Одиночка с ноутбуком ее не имеет по определению, иначе он не искал бы, как монетизировать навыки. Подушка есть у агентства, у интегратора, у продуктовой студии.
Но подушка — это еще мягкий барьер. Жесткий начинается раньше, на входе. Доступ к операционным данным крупной компании выдается не тому, кто предложил хорошую идею, а тому, кто прошел процедуру: аккредитацию, проверку службой безопасности, договор с ответственностью, соглашение об обработке персональных данных, подтвержденный опыт аналогичных проектов, иногда оборот и штат. По этим требованиям отсекается не то что одиночка, а обычная аутсорсинговая студия на десять человек может отсекаться.
То есть платформа, задуманная ради армии вайбкодеров, окажется доступна ровно тем компаниям, которые и сегодня проходят корпоративные тендеры. Изменится форма контракта, не состав участников.
Второе ломается еще раньше, на стороне заказчика.
Компания отдаст на схему «платим только за эффект» те процессы, где сама в эффекте не уверена. Все, где результат очевиден заранее, останется внутри: там дешевле посадить человека на оклад и забрать себе всю выгоду.
На платформу попадет остаток — задачи с самой низкой вероятностью успеха. Исполнители это поймут после первых бесплатных кварталов и уйдут. Останутся те, кто не считает свою экономику. В CPA (Cost per Action — стоимость действия) эта проблема решалась объемом: тысяча оферов, часть выстрелит. Здесь объема нет: каждая интеграция в операционный контур — это доступ к данным, договор и служба безопасности.
Автор пишет, что технических барьеров нет: доступ через API стандартен, а измерить эффект умеет любой аналитик. Вот здесь и лежит главное.
CPA работает не потому, что научились считать. А потому что конверсия проходит через платформу. Клик, регистрация, покупка — событие фиксируется инфраструктурой, к которой у обеих сторон одинаковый доступ. Intercom по той же причине может брать за тикет: закрытие тикета видно в самом Intercom.
Прирост конверсии воронки продаж не проходит ни через какую платформу. Он живет в CRM клиента. Считает его клиент. Решает, платить ли, тоже клиент. Двадцать лет атрибуции в маркетинге — это двадцать лет споров о том, чей вклад в продажу больше, и они не закончились ничем даже там, где все данные лежат в одной системе.
И еще одно, из личной практики.
Вайбкодинг действительно дает интерфейс за выходные. Дальше начинается то, что кодом не решается. Если речь идет о реальных бизнес-процессах, а не, как говорится, о «создании калькулятора», то, ориентируясь на свой пример, три из последних четырех месяцев у меня ушли не на разработку — на выяснение, кто является налоговым агентом при выдаче приза, если фонд финансирует спонсор. На договор с агрегатором сертификатов. На то, чтобы платежный вебхук (технология оповещения о новых событиях на сервере) не создавал двойное списание при гонке запросов. На отказ от одной механики целиком, потому что регуляторный риск оказался выше потенциала.
Войти в операционный контур компании — это не написать скрипт. Это принять на себя ответственность: за деньги, за персональные данные, за налоги, за то, что процесс не встанет в пятницу вечером.
Армия людей, которые умеют быстро итерировать, к такой ответственности не готова, и дело не в квалификации. Дело в том, что ответственность требует юрлица, договора, страховки и способности пережить претензию. Это уже подрядчик, а не вайбкодер.
Есть строка расходов, которой нет ни в одной колонке про вайбкодинг.
Одна итерация в чате стоит копейки. Агент, который занимается разработкой или неделю ходит по большому легаси-коду, читает логи, переписывает, перепроверяет себя, — это уже заметный счет каждый месяц. В схеме «платим за эффект» его оплачивает исполнитель. Из своих. Этот кост должен окупаться. Не получилось — деньги сгорели.
То есть вопрос «кто финансирует ожидание» не про упущенное время — про прямой расход.
Отдельная тема — на чем работать. Отечественных моделей уровня фронтира для сложной инженерной работы сегодня нет: GigaChat и YandexGPT закрывают часть задач, но не эту. Это оценка практика, не бенчмарк, но она означает, что работа идет на зарубежных API, доступ и оплата которых из России — сами по себе квест с посредниками и валютой. А для корпоративного контура добавляется вопрос, куда при этом уходят данные.
Колонка начинается с бота, который рассказывает детям сказки. Сказки про агентов, самостоятельно улучшающих бизнес-процессы, из той же категории.
Любое решение модели требует проверки человеком, который понимает систему. Не потому, что модель слабая, а потому что она не знает контекста, которого нет в коде: почему здесь костыль, какой отчет сломается при смене одного поля, что решили два года назад и по какой причине.
За последний год я принял тысячи предложений модели. Заметная часть выглядела правильной и была неверной. Отлавливается это не тестами, а опытом — тем самым, который нельзя сгенерировать.
За каждым улучшением процесса стоит человек, умеющий отличить рабочее решение от красивого. Он называется архитектор или инженер, стоит соответственно, и его не заменяют ни платформа, ни модель. Вайбкодинг меняет производительность такого человека. Он не создает его из воздуха и не отменяет его труд.
Идея не пустая. Просто ее граница проходит не там.
Оплата за результат живет там, где результат — это событие, проходящее через руки исполнителя и видимое обеим сторонам без доверия к одной из них. Закрытый тикет. Подтвержденный заказ. Выданный приз. Проведенная транзакция.
Отсюда рабочая формулировка вместо «улучшаю любой процесс — платите за прирост»: берусь за процессы, где результат фиксируется вне контура заказчика. Такой рынок можно построить. Он будет уже, чем описанный в колонке, и в нем не будет места одиночке без юрлица. Зато он не требует ждать 2028 года.
А компаниям, которые хотят подрядчиков с оплатой за эффект, стоит начать с вопроса: готовы ли они оплачивать косты и квартал ожидания, пока эффект измеряется. Если нет, подрядчиков они получат тех же самых, что и сейчас.
Об авторе: Евгений Мошков, основатель и CTO «Зенера Лаб». Разработчик интеллектуальной квиз-платформы с генеративным ИИ «КвизМи». Более 15 лет занимается разработкой и проектированием высоконагруженных систем в финтехе, телекоме и ретейле.
У нас в компании давно живёт странная двойственность. Я как руководитель смотрю на проект сроками, вехами и деньгами. Разработчик смотрит на него колонкой «в работе». Это два разных языка, и переводчиком обычно работает статус-митинг на сорок минут, после которого никто не стал умнее.
Мы пришли к схеме, где OpenProject остаётся инструментом верхнего уровня, а канбан-доска — рабочим местом команды. У нас в роли доски PLANKA: self-hosted, с OIDC через Authentik, живёт на нашем же контуре. Ниже — как это устроено и, что важнее, где эта конструкция ломается. Я специально не буду обещать, что всё это собирается за вечер.
У OpenProject есть собственный модуль досок. Причём в апреле 2026-го, с релизом 17.3, все типы Action-досок переехали в бесплатную Community-редакцию. Раньше там жила только Basic-доска, где перетаскивание карточки вообще не меняло атрибуты пакета работ, так что аргумент «канбан в OpenProject платный» больше не работает.
Ответ у нас не технический, а поведенческий. OpenProject — тяжёлый интерфейс, спроектированный вокруг пакета работ со всеми его полями. Разработчик, которому нужно за день десять раз что-то передвинуть и оставить комментарий, туда просто не заходит. PLANKA открывается, обновляется по вебсокету в реальном времени, и порог входа у неё нулевой — человек, который умеет пользоваться Trello(или аналогом), умеет пользоваться PLANKA.
Если ваша команда охотно работает в OpenProject — не городите огород, оставайтесь в одной системе. Связка из двух инструментов оправдана ровно в одном случае: когда доска в основной системе стоит пустая, а реальная работа всё равно ведётся где-то ещё (как в нашем случаи :-) ).
Принцип простой: OpenProject отвечает на вопрос: «Что и к какому сроку», а PLANKA: «Как и кто прямо сейчас». Микрозадача не должна попадать в OpenProject никогда. Как только она туда попадает, РП начинает управлять задачами вместо сроков, и вся затея теряет смысл.
Здесь начинается место, где большинство статей на эту тему врут по недосмотру. Разберём по фактам.
OpenProject. API v3 — гипермедийный REST, документация написана по спецификации OpenAPI 3.1, интерактивная версия доступна прямо в вашей инсталляции по адресу /api/docs, а исходник спецификации по /api/v3/spec.json. Аутентификация API-токеном в виде bearer. Вебхуки настраиваются администратором в разделе «API и вебхуки». Всё зрелое, всё предсказуемое.
PLANKA. Здесь надо быть аккуратнее. Официальной документации API у проекта долгое время не существовало вовсе — мейнтейнер прямо признавал, что генерация через Sails-хук для Swagger получалась кривой и до дела не доходили руки. То, что сегодня лежит в разделе API Reference документации PLANKA — работа сообщества по v2, а не вендорский контракт. Практический вывод: закладывайте, что при мажорном обновлении что-то может поехать, и покрывайте интеграцию тестами.
Дальше два пункта, которые определяют, возможна ли автоматизация вообще:
Вебхуки появились только в v2. В релизе 2.0 их конфигурацию перенесли из переменной окружения в интерфейс, заявлено более пятидесяти типов событий. На первой версии автоматической синхронизации не будет, только опрос по расписанию.
Персональные API-ключи тоже из v2. До этого единственным способом авторизоваться программно был запрос POST /api/access-tokens с логином и паролем, в ответ — JWT. Люди в issue-трекере доходили до того, что вручную подписывали долгоживущий токен и клали его в базу. Сейчас можно завести ключ пользователю и передавать его заголовком X-Api-Key.
Мы работаем на 2.1.1, так что оба механизма доступны. Если у вас v1, то сначала обновляйтесь, потом стройте интеграцию, иначе вы построите её дважды.
Готового коннектора между системами нет. Ни встроенного, ни коммерческого. В n8n есть community-ноды и для PLANKA, и для OpenProject, но это отдельные ноды от независимых авторов с очень скромной аудиторией. Они снимают часть рутины, но не отменяют необходимость самому продумать маппинг. В Make или другом low-code проще сразу собирать на HTTP-модулях: контроля больше, сюрпризов меньше.
Грабли, на которые мы наступили. Обидно было бы, если бы вы наступили на те же.
1. Процент выполнения в OpenProject больше не «просто поле». Начиная с версии 14.0, % Complete связан с полями Work и Remaining work формулой: работа выполненная делится на работу общую. Свободно редактируемым вручную поле остаётся только тогда, когда Work и Remaining work не заполнены. Если задать процент и одно из двух других полей - третье вычислится само. У родительского пакета значения работ агрегируются отдельно из дочерних, и записать туда своё число не выйдет.
Отсюда практическое правило. Эпик, в который вы пишете прогресс из PLANKA, должен быть в OpenProject листовым узлом, без дочерних пакетов работ. Либо, что надёжнее, не трогайте нативный % Complete вовсе, а заведите отдельное пользовательское поле «Прогресс по доске» и пишите в него. Родная логика прогресса останется нетронутой, а РП увидит ровно то число, которое пришло от команды.
2. В PLANKA нет иерархии карточек. Карточка не может быть родителем другой карточки. Поля прогресса тоже нет. Поэтому сценарий: «Эпик пересчитывается по дочерним задачам» в лоб не собирается. Два рабочих варианта, либо эпик — это отдельная доска, и прогресс считается как доля карточек, доехавших до закрывающей колонки, либо эпик — одна карточка, а задачи внутри неё оформлены чек-листом, и тогда процент берётся из него. Первый вариант честнее для команды, второй проще для интеграции. Мы выбрали первый.
3. Связь между сущностями надо где-то хранить. В v2 у карточек есть пользовательские поля, туда и кладите идентификатор пакета работ OpenProject, не в описание карточки. Описание редактируют люди, и рано или поздно кто-то сотрёт вашу служебную строчку вместе с лишним абзацем.
Обычный понедельник. Открываю диаграмму Ганта, вижу, что этап «Ядро» подъедает буфер. Смотрю на эпик «Профили пользователей» — прогресс 30%, число пришло с доски автоматически. Раньше я бы на этом месте написал в чат: «Что там по профилям?» и получил бы ответ через два часа. Сейчас открываю доску и вижу сам, три карточки стоят в «Заблокировано», у всех одна причина, не готовы макеты. Вопрос решается разговором с дизайнером, а не встречей на шесть человек.
Со стороны команды это выглядит ещё скучнее, и это хорошо. Разработчик двигает карточку в «На ревью». Больше он не делает ничего: ни отчёта, ни обновления статуса в другой системе. Пересчёт и передача наверх — забота интеграции.
Тимлид на стендапе открывает доску, а не презентацию. Обсуждают только заблокированное. Десять минут вместо получаса.
Экономия времени тут вторична. Первично то, что исчезает двойной ввод, а вместе с ним исчезает и главный источник расхождения между тем, что видит заказчик, и тем, что происходит на самом деле.
Не с интеграции, а с договорённости.
Первая неделя уходит на то, чтобы РП и тимлид сошлись в понимании, что считается эпиком. Это скучный разговор, и его хочется пропустить, но если структура эпиков не устоялась, то автоматизировать нечего, вы просто зафиксируете в коде текущий беспорядок.
Вторая неделя — доска, две, а то и три карточки эпиков, синхронизация руками. Да, руками. Раз в пару дней РП обновляет процент. Это неприятно ровно настолько, чтобы через две недели стало понятно, стоит ли овчинка выделки.
Третья и четвёртая недели — команда живёт на доске, РП смотрит из OpenProject, собираем, что раздражает.
И только после этого код. Небольшой сервис-прослойка слушает вебхуки PLANKA, пересчитывает прогресс, дёргает API OpenProject. Базовая версия — несколько человеко-дней, если структура эпиков к этому моменту устоялась. Если не устоялась, срок можно смело умножать на два, и виновата будет не разработка.
Связка работает не потому, что в ней есть API, а потому, что она разводит два способа думать о проекте по разным инструментам и перестаёт заставлять людей переключаться. РП не лезет в задачи, команда не пишет отчёты, обе стороны смотрят на одни и те же данные.
Цена — необходимость написать и потом сопровождать интеграцию, у которой на одном конце API без вендорских гарантий. Это осознанный размен, и он окупается не на любом масштабе. На команде из трёх человек — нет, а на нескольких параллельных проектах с внешней отчётностью, то вполне.
И самое главное, что не чинится никаким кодом — если команда не ведёт доску, связка не работает. Это вопрос дисциплины, а не архитектуры.


5 августа Google объявил сразу о двух перестановках, и по отдельности каждая тянула бы на новость недели. Компания в один день лишилась обоих людей, которые определяли её лицо в искусственном интеллекте.
Хассабис: не обиделся, а поднялся выше
Демис Хассабис оставил кресло CEO Google DeepMind, которое занимал с основания компании в 2010 году. Обиды тут нет: он становится председателем Google DeepMind и главным научным сотрудником всего Alphabet. То есть уходит от ежедневной операционки к «стратегическим и глобальным вопросам AGI» вместе с Сундаром Пичаи, а освободившееся время отдаёт Isomorphic Labs — своей же лаборатории, где ИИ придумывает лекарства.
Кто такой этот мальчик-гений
Хассабис сел за шахматы в четыре года, к тринадцати добрал рейтинг 2300 и стал вторым в мире среди игроков до 14 лет. В 16 пришёл в Bullfrog к Питеру Молиньё, в 17 написал код Theme Park — того самого симулятора парка аттракционов, разошедшегося миллионами копий. Дальше своя студия Elixir с Republic и Evil Genius, докторская по когнитивной нейронауке, DeepMind в 2010-м, продажа Google в 2014-м, AlphaGo, AlphaFold и Нобелевская премия по химии 2024 года. Человек, успевший прожить три полноценные карьеры до сорока лет.
Оперативный руль DeepMind забрал Корай Кавукчуоглу — бывший технический директор и главный ИИ-архитектор Google, проработавший рядом с Хассабисом больше тринадцати лет. Он получает статус SVP, подчиняется напрямую Пичаи и отвечает теперь за всё: разработку Gemini, фронтир-исследования, приложение Gemini и платформы для разработчиков.
А вот Джефф Дин уходит по-настоящему
После 27 лет в Google. Это человек, на чьей инфраструктуре стоит половина современного интернета: MapReduce, BigTable, Spanner, TensorFlow, Google Brain. «Было настоящим удовольствием работать с вами и помогать строить одни из самых используемых и влиятельных продуктов в истории», — написал он на прощание.
Уходит не один. С ним Санджай Гемават — легендарный соавтор почти всех его систем, Ориол Виньялс — создатель AlphaStar и со-лид команды Gemini, и Куок Ле — пионер Google Brain. Четверо, работавших бок о бок от 14 до 30 лет, открывают Discovery Loop: контору, которая собирается строить ИИ, замыкающий научный цикл на себя. «Мы считаем, что у ИИ есть возможность гораздо полнее автоматизировать то, что традиционно было очень человекоёмким экспериментальным циклом», — объясняет Дин. Проще говоря: модели, которые сами ставят опыты, сами читают результат и сами себя улучшают.
Сид-раунд ведут Radical Ventures и Khosla Ventures, в раунде также Lightspeed, Kleiner Perkins, Doerr Capital — и сама Alphabet, которая вдобавок становится облачным провайдером стартапа. Google финансирует людей, которые от него уходят.
Контекст злее самой новости
В июле DeepMind распустил отдельную команду AlphaFold — ту, что принесла Хассабису Нобелевку, — раскидав людей по проектам вокруг Gemini. Нобелевский соавтор Хассабиса Джон Джампер ещё в июне ушёл в Anthropic, следом за ним Йонас Адлер и Александр Прицель. Четверть штатных авторов оригинальных статей об AlphaFold покинули компанию.
Складывается неуютная картина: Google переводит всё на рельсы Gemini, чтобы догнать OpenAI и Anthropic в кодинге, — и в процессе теряет ровно тех людей, которые делали DeepMind научной легендой, а не ещё одним отделом чат-бота.
Источник: The Decoder